Eğitim için sinir ağları verileri gruplar halinde alma eğilimindedir. Şu ana kadar örnek girdi verileri, özellik kümesi adı verilen çeşitli özelliklerin yalnızca bir örneğinden (veya gözleminden) oluşuyordu:
inputs = [1, 2, 3, 2.5]
Burada [1, 2, 3, 2.5] verileri bir şekilde anlamlı ve arzu ettiğimiz çıktıyı açıklayıcıdır. Her sayının farklı bir sensörden gelen bir değer olarak aynı anda olduğunu düşünün. Bu değerlerin her biri bir özellik gözlem verisidir ve birlikte gözlem veya en yaygın
Tensör (Tensor):
Bir tensör, çok boyutlu bir matematiksel nesnedir. İşlem görmüş verileri temsil etmek için kullanılır.
Tek boyutlu bir tensör bir vektörü, iki boyutlu bir tensör bir matrisi, üç boyutlu bir tensör bir hacmi ve daha fazla boyutlu tensörler daha karmaşık veri yapılarını temsil edebilir.
Yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarında, özellikle görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi alanlarda çok boyutlu verileri temsil etmek için sıkça kullanılır.
Dizi (Array):
Sinir ağları tipik olarak birden fazla nörondan oluşan katmanlara sahiptir. Katmanlar nöron gruplarından başka bir şey değildir. Bir katmandaki her nöron tam olarak aynı girdiyi alır; katmana verilen girdi (bu, eğitim verileri veya önceki katmanın çıktısı olabilir), ancak kendi ağırlık setini ve kendi önyargısını içerir ve kendi benzersiz yanıtını üretir. çıktı. Katmanın çıktısı, her nöron başına bir tane olmak üzere bu çıktıların her birinin bir kümesidir. Diyelim ki bir katmanda 3 nöron ve 4 g
Diyelim ki tek bir nöronumuz var ve bu nöronun üç girişi var. Çoğu durumda olduğu gibi, sinir ağlarında parametreleri başlattığınızda, ağımızda ağırlıklar rastgele başlatılacak ve önyargılar başlangıç için sıfır olarak ayarlanacaktır. Bunu neden yaptığımız daha sonra ortaya çıkacak. Girdi ya gerçek eğitim verileri ya da sinir ağındaki önceki katmandaki nöronların çıktıları olacaktır. Şimdilik giriş olarak başlamak üzere değerleri oluşturacağız:
inputs = [1, 2, 3]
Her girdinin kendisiyle il
Günümüzde TensorFlow, Keras veya PyTorch gibi açık kaynaklı makine öğrenimi yazılım kitaplıkları ile yalnızca birkaç satır kodla, yüksek yapısal karmaşıklığa sahip olsa bile bir sinir ağı oluşturabiliyoruz. Bununla birlikte, sinir ağlarının ardındaki matematik bazılarımız için hâlâ bir gizemdir ve sinir ağları ile derin öğrenmenin ardındaki matematik bilgisine sahip olmak, bir sinir ağı içinde neler olduğunu anlamamıza yardımcı olabilir. Ayrıca mimari seçiminde, derin öğrenme modellerinin ince a
Yapay sinir ağı (YSA), bilgisayar biliminde ve yapay zeka alanında kullanılan bir modeldir. Biyolojik sinir sistemlerinden ilham alarak tasarlanmış bir matematiksel modeldir. Yapay sinir ağları, bilgiyi işlemek ve öğrenmek için kullanılır. İşte yapay sinir ağlarının temel bileşenleri ve işleyişi:
Nöronlar (Yapay Sinirler): Yapay sinir ağı, yapay sinirlerden oluşur. Her yapay sinir, girdileri alır, bu girdileri işler ve bir çıktı üretir. Her yapay sinir, bir ağırlıkla çarpılan girdileri alır